针对边缘社区的联邦式少样本仇恨言论检测方法

本文旨在解决边缘社区面临的在线仇恨言论问题，特别是在资源匮乏的语言环境中。我们推出了REACT数据集，并提出了基于联邦学习的少样本仇恨言论检测方法，以保护用户隐私并持续提升模型的鲁棒性。研究结果表明，联邦学习在不同目标群体中有效，但个性化训练的效果仍不明确。